基于松瀚SN8P2711单片机的智能台灯的设计.doc

可用于UnityVR开发，3D游戏开发，高清天空盒子Skybox素材，游戏环境背景素材，无水印。 让你身临其境的天空盒子，各类题材丰富，都是辛苦搜罗所得的高清exr格式，可以直接用于Unity开发，特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出，夜晚，欧式宫殿，中式园林，应有尽有，可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意，由于是高清，所以体积较大（大的可以达到500M），请下载前预留合适的空间。 使用方法： 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式， 2-创建空Material，并转换成Cube/skybox形式， 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial， 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox

函数 u = poisson1Dneumann(F,x0,xEnd) ％POISSON1DNUEMANN用Neumann求解一维泊松方程d2U / dX2 = F % 边界条件 dUdX = 0 在 X = 0 和 X = L。 % u = poisson1Dneumann(F,x0,xEnd) % % u：解向量% F：右侧向量% x0：域的起始坐标。 % xEnd：域的结束坐标。 % 检查兼容性xInt = linspace(x0,xEnd,length(F)); fInt = trapz(xInt,F); 如果 (fInt > 0.0001) || (fInt < -0.0001) disp('不满足兼容条件'); 结尾％ 解决方案N = 长度（F）； dx = (xEnd - x0) / (N - 1); b = dct(F); m = (0:length(b)-1)'; a

基于泊松方程的表面重建算法，是对2006年的泊松重建方法的改进

泊松抠图matlab代码泊松曲面重建 Python 绑定 泊松曲面重建 v6.13 Python Binding of Poisson Reconstruction by [Michael Kazhdan] () for C++ GNU Compilation based on the MATLAB MEX-File bindings by 安装 $ git clone --recursive git://github.com/mmolero/pypoisson.git $ cd pypoisson $ python setup.py build $ python setup.py install 在 Windows、OSX 和 Linux 上测试 转到示例文件夹 from pypoisson import poisson_reconstruction from ply_from_array import points_normals_from , ply_from_array filename = "horse_with_normals.xyz" output_file = "hor

我们目前应用得自动化控制技术都是建立在数学模型基础之上的，自动控制原理一书是针对控制原理来出版的。

基于泊松过程构造定理，利用R语言来模拟泊松过程 ，并给出泊松过程的检验方法。

■泰勒阵列的阵因子也可由对称排列的激励分布来写出 对称排列的激励幅度分布如图 2-34 所示，可采用第一章方法导出和、差方 向图阵因子，此时必须分奇偶阵列分别给出。 图 2-34 对称排列的泰勒阵列归一化激励幅度分布，N=20 对偶数阵列，则和方向图阵因子为： 1 2 1 ( ) 2 cos( ) , cos , / 2 2 M s n n n S I u u kd Mθ θ = − = = +∑ Nα = 差方向图阵因子为： 1 2 1 ( ) 2 sin( ) 2 M d n n n S u j I u = − = − ∑ 2.7.9 泰勒阵列和切比雪夫阵列的比较 泰勒综合与切比雪夫综合是工程上常用的两种方法，这两者间有一定的联 系。为了加深理解，有必要把这两种方法综合得到的阵列进行比较。 一、综合方法的比较 对一个单元数为 N，等间距为 d 的直线阵列，切比雪夫和泰勒综合法的原理 如下： ■切比雪夫综合法原理 是把一个单元数为 N 的直线阵列的阵因子方向图函数 来逼近一个 N－1 阶的切比雪夫多项式 ，这里 ( )S u 1( )NT x− 0 cos( / 2)x x u= ，切比雪夫多项式的变量区域 [-1, 1x =]为阵列的等副瓣区域( 的零点)，变量区域[ ,1x 1x 1x 0x为紧靠 ]为阵列的主 瓣区域( 且满足0 1x > 0 1R 0( )NT x−= 0R， 为主副瓣比)。其过程是分奇数和偶数阵列 分别写出阵因子函数 和 并展开成只含 co 的形式，同时分奇数和偶 数阶把切比雪夫多项式 和 也展开成只含 的形式，并令 ( )oS u ( )eS u ( )oS u su cosu2 1( )NT u+ 2 ( )NT u 129

Pinu物种的近红外光谱（NIRS）数据。 感谢潘Xi在中国林业科学研究院获得了NIRS的数据。 感谢西南林业大学的Xian Wang确定了木材样品的种类。

图像去噪是图像处理中的基本问题, 目标是从含噪 的观测图像估计出理想图像, 通常这是一个不适定的反 问题, 大量文献对该问题进行了深入的研究, 不过主要 针对的是加性高斯白噪声, 然而在光量子计数成像系统 中, 如 CCD 固态光电检测器阵列、天文成像、计算 X 射 线成像(CR) 、荧光共焦显微成像等等, 获取的图像往往 受到量子噪声的污染, 量子噪声服从泊松分布的统计法 则, 并非加性噪声, 且噪声强度与方差是信号依赖的, 统 计上, 亮度大的像素受到更多的干扰, 因此去除泊松噪 声是一个困难的任务.